Docker学习之容器管理（超详解析）

容器相关命令：

容器操作：

启动容器

方法1:先创建一个容器：docker create 镜像名再启动容器：docker start 容器名(不推荐)
[root@localhost ~]# docker create -it myubuntu:18.04 //创建容器
7bc99c9ea102ab49cc400437824a9549495947105cf8f133742f18a99f522ebf
[root@localhost ~]# docker ps -a //查看容器状态
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS                   PORTS               NAMES
7bc99c9ea102        myubuntu:18.04      "bash"              7 seconds ago       Created                                      elastic_hertz
[root@localhost ~]# docker start 7bc99c9ea102 //启动容器
7bc99c9ea102
[root@localhost ~]# docker ps -a  //再次查看容器状态
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED              STATUS                   PORTS               NAMES
7bc99c9ea102        myubuntu:18.04      "bash"              About a minute ago   Up 4 seconds                                 elastic_hertz
方法2：docker run 镜像名
（1）格式
Usage: docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...]
（2）options 常用命令选项
-t ：打开一个终端，像使用交换机一样使用容器
-i：交互式访问
-d：剥离与当前终端的关系；否则会一直占据着终端
--name：容器名字
--network：指定网络
--rm：容器一停，自动删除
[root@localhost ~]# docker run myubuntu:18.04 /bin/echo "hello world"
hello world
当利用docker run来创建并启动容器时，docker在后台运行的标准包括：
检查本地是否存在指定的镜像，不存在就从公有仓库下载；
利用镜像创建一个容器，并启动该容器；
分配一个文件系统给容器，并在只读的镜像层外挂载一层可读写层；
从宿主主机配置的网桥接口中桥接一个虚拟接口到容器中去；
从网桥的地址池分配一个ip地址给容器；
执行用户指定的应用程序；
执行完毕后容器被自动终止。
[root@localhost ~]# docker run myubuntu:18.04 /bin/zzh "hello world"
docker: Error response from daemon: OCI runtime create failed: runc create failed: unable to start container process: exec: "/bin/zzh": stat /bin/zzh: no such file or directory: unknown.
ERRO[0000] error waiting for container: context canceled 
[root@localhost ~]# echo $?
127
常见错误代码：
125：docker daemon执行错误，例如指定不了支持的docker命令参数；
126：所指定命令无法执行，例如权限出错；
127：容器内命令无法找到
[root@localhost ~]# docker run -it myubuntu:18.04 /bin/bash
root@be2c0ade27be:/# psPID TTY          TIME CMD1 pts/0    00:00:00 bash10 pts/0    00:00:00 ps
root@be2c0ade27be:/# exit
-t选项让docker分配一个伪终端并绑定到容器的标准输入上，-i则让容器的标准输入保持打开。在容器内用ps命令查看进程，只运行了bash应用，并没有其他无关的进程。用户可以使用CTRL+d或输入exit命令退出容器。
[root@localhost ~]# docker run -itd myubuntu:18.04
守护态运行：
更多的时候，需要让docker容器在后台以守护态形式运行。此时，可以通过添加-d参数来实现。

停止和激活容器

停止容器：
docker stop 关闭运行的容器
docker kill 杀死运行的容器（不推荐）
[root@localhost ~]# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
71ecd5b63ba4        myubuntu:18.04      "bash"              51 seconds ago      Up 51 seconds                           test
[root@localhost ~]# docker stop test 
test
[root@localhost ~]# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
docker start
（1）格式
Usage: docker start [OPTIONS] CONTAINER [CONTAINER...]
（2）Options:
-a：附加到当前终端
-i：交互式
[root@localhost ~]# docker start test 
test
[root@localhost ~]# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS               NAMES
71ecd5b63ba4        myubuntu:18.04      "bash"              51 seconds ago      Up 51 seconds                           test

删除容器

正常删除容器，先关闭容器（stop，kill）再删除容器（rm）即可
[root@localhost ~]# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED              STATUS              PORTS               NAMES
428fbc85c1c9        myubuntu:18.04      "bash"              About a minute ago   Up About a minute                       test
[root@localhost ~]# docker stop test
test
[root@localhost ~]# docker rm test
test
删除所有容器，-f强制删除
[root@localhost ~]# docker rm -f `docker ps -aq`
[root@localhost ~]# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED              STATUS              PORTS               NAMES

进入容器

1.attach方法
[root@localhost ~]# docker attach 1b6f59c28263 //此为正常连接使用attach效果
root@1b6f59c28263:/# ls
bin   etc   lib64  opt   run   sys  var
boot  home  media  proc  sbin  tmp
dev   lib   mnt    root  srv   usr
[root@localhost ~]# docker attach 1b6f59c28263 //此为复制会话后使用attach效果
root@1b6f59c28263:/# ls
bin   etc   lib64  opt   run   sys  var
boot  home  media  proc  sbin  tmp
dev   lib   mnt    root  srv   usr
使用attach命令有时候并不方便。当多个窗口同时attach到同一个容器时，所有窗口都会同步显示；当某个窗口因命令阻塞时，其他窗口也无法执行操作了。
2.exec方法
[root@localhost ~]# docker exec -it test /bin/bash
root@428fbc85c1c9:/# exit
[root@localhost ~]# docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED              STATUS              PORTS               NAMES
428fbc85c1c9        myubuntu:18.04      "bash"              About a minute ago   Up About a minute                       test
通过指定-it参数来保持标准输入打开，并且分配一个伪终端。通过exec命令对容器执行操作是最为推荐的方式。

容器迁移

1.导出
[root@localhost ~]# docker export -o test.tar test 
[root@localhost ~]# docker export test > test2.tar
使用export有两种方式实现一种可以使用-o参数完成，还有一种可以使用重定向方式完成。
[root@localhost ~]# ll -h
总用量 253M
-rw-------  1 root root 64M  3月 13 16:59 192.168.27.137
-rw-------. 1 root root 706  1月 23 19:05 anaconda-ks.cfg
-rw-------  1 root root 64M  3月 13 16:59 images.tar
-rw-r--r--  1 root root 63M  3月 13 19:37 test2.tar
-rw-------  1 root root 63M  3月 13 19:37 test.tar
[root@localhost ~]# scp test.tar 192.168.27.137:~  //将tar文件使用scp拷贝到137上
Authorized users only. All activities may be monitored and reported.
root@192.168.27.137's password: 
test.tar            100%   62MB 261.1MB/s   00:00  
2.导入
[root@localhost ~]# ll  //先查看是否存在
总用量 129396
-rw-------. 1 root root      706  1月 23 19:05 anaconda-ks.cfg
-rw-------  1 root root 66983424  3月 13 17:00 images.tar
-rw-------  1 root root 65510912  3月 13 19:38 test.tar
[root@localhost ~]# docker import test.tar kongfu/test:v1 //使用import命令导入到本地路径下，注意拷贝过来后是以镜像形式存在。
sha256:4b06009c3c7367b1c63df6cc285322417b0901699556506a29caccc6b674dd6d
[root@localhost ~]# docker images
REPOSITORY          TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
kongfu/test         v1                  4b06009c3c73        10 seconds ago      63.1MB
busybox             latest              beae173ccac6        2 years ago         1.24MB
myubuntu            18.04               5a214d77f5d7        2 years ago         63.1MB
实际上，既可以使用docker load命令来导入镜像存储文件到本地镜像库，也可以使用docker import命令来导入一个容器快照到本地镜像库。这两者的区别在于：容器快照文件将丢弃所有的历史记录和元数据信息（即仅保存容器当时的快照状态），而镜像存储文件将保存完整记录，体积更大。此外从容器快照文件导入时可以重新指定标签等元数据信息。

容器常见监测命令

[root@localhost ~]# docker inspect test  //查看容器具体信息
[{"Id": "b763e469011130780de3630023877f8d0c6bb64ce9de90d6c5a4940b818a594b","Created": "2024-03-13T11:36:12.916805739Z","Path": "bash","Args": [],"State": {"Status": "running","Running": true,"Paused": false,"Restarting": false,"OOMKilled": false,"Dead": false,"Pid": 8838,"ExitCode": 0,"Error": "","StartedAt": "2024-03-13T11:36:13.057031767Z","FinishedAt": "0001-01-01T00:00:00Z"
...
]
[root@localhost ~]# docker top test  
UID                 PID                 PPID                C                   STIME               TTY                 TIME                CMD
root                8838                8821                0                   19:36               pts/0               00:00:00            bash
[root@localhost ~]# docker stats test  //动态监测信息
CONTAINER ID        NAME                CPU %               MEM USAGE / LIMIT   MEM %               NET I/O             BLOCK I/O           PIDS
b763e4690111        test                0.00%               404KiB / 3.297GiB   0.01%               1.16kB / 0B         0B / 0B             1CONTAINER ID        NAME                CPU %               MEM USAGE / LIMIT   MEM %               NET I/O             BLOCK I/O           PIDS
b763e4690111        test                0.00%               404KiB / 3.297GiB   0.01%               1.16kB / 0B         0B / 0B             1CONTAINER ID        NAME                CPU %               MEM USAGE / LIMIT   MEM %               NET I/O             BLOCK I/O           PIDS
b763e4690111        test                0.00%               404KiB / 3.297GiB   0.01%               1.16kB / 0B         0B / 0B             1CONTAINER ID        NAME                CPU %               MEM USAGE / LIMIT   MEM %               NET I/O             BLOCK I/O           PIDS
b763e4690111        test                0.00%               404KiB / 3.297GiB   0.01%               1.16kB / 0B         0B / 0B             1CONTAINER ID        NAME                CPU %               MEM USAGE / LIMIT   MEM %               NET I/O             BLOCK I/O           PIDS
b763e4690111        test                0.00%               404KiB / 3.297GiB   0.01%               1.16kB / 0B         0B / 0B             1CONTAINER ID        NAME                CPU %               MEM USAGE / LIMIT   MEM %               NET I/O             BLOCK I/O           PIDS
b763e4690111        test                0.00%               404KiB / 3.297GiB   0.01%               1.16kB / 0B         0B / 0B             1CONTAINER ID        NAME                CPU %               MEM USAGE / LIMIT   MEM %               NET I/O             BLOCK I/O           PIDS
b763e4690111        test                0.00%               404KiB / 3.297GiB   0.01%               1.16kB / 0B         0B / 0B             1CONTAINER ID        NAME                CPU %               MEM USAGE / LIMIT   MEM %               NET I/O             BLOCK I/O           PIDS
b763e4690111        test                0.00%               404KiB / 3.297GiB   0.01%               1.16kB / 0B         0B / 0B   
[root@localhost ~]# docker cp test.tar test:/tmp
[root@localhost ~]# docker exec -it test /bin/bash
root@b763e4690111:/# ls /tmp/
test.tar
root@b763e4690111:/# exit
exit
[root@localhost ~]# docker diff test 
C /root
A /root/.bash_history
C /tmp
A /tmp/test.tar
[root@localhost ~]# docker port test

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论文网址&#xff1a;[2304.08876] 用于定向微小目标检测的动态粗到细学习 (arxiv.org) 论文代码&#xff1a;https://github.com/ChaselTsui/mmrotate-dcfl 英文是纯手打的&#xff01;论文原文的summarizing and paraphrasing。可能会出现难以避免的拼写错误和语法错误&…
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支付模块-基于消息队列发送支付通知消息

支付模块-基于消息队列发送支付通知消息

消息队列发送支付通知消息 需求分析 订单服务作为通用服务&#xff0c;在订单支付成功后需要将支付结果异步通知给其他对接的微服务&#xff0c;微服务收到支付结果根据订单的类型去更新自己的业务数据 技术方案 使用消息队列进行异步通知需要保证消息的可靠性即生产端将消息…
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深入了解 大语言模型（LLM）微调方法

深入了解 大语言模型（LLM）微调方法

引言 众所周知&#xff0c;大语言模型(LLM)正在飞速发展&#xff0c;各行业都有了自己的大模型。其中&#xff0c;大模型微调技术在此过程中起到了非常关键的作用&#xff0c;它提升了模型的生成效率和适应性&#xff0c;使其能够在多样化的应用场景中发挥更大的价值。 那么&…
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服务器命令

服务器命令

服务器命令 服务器命令top查看任务 服务器命令 top查看任务 、ps 命令 ps 命令是最基本同时也是非常强大的进程查看命令。使用该命令可以确定有哪些进程正在运行和它所运行的状态、进程是否结束、进程有没有僵死、哪些进程占用了过多的资源等。总之大部分信息都是可以通过执行…
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pytorch模型转onnx格式，编写符号函数实现torch算子接口和onnx算子的映射，新建简单算子--模型部署记录整理

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对于深度学习模型来说&#xff0c;模型部署指让训练好的模型在特定环境中运行的过程。相比于软件部署&#xff0c;模型部署会面临更多的难题&#xff1a; 运行模型所需的环境难以配置。深度学习模型通常是由一些框架编写&#xff0c;比如 PyTorch、TensorFlow。由于框架规模、依…
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